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人力资源管理中人工智能的采用因素 Mohand Tuffaha * 和 M Rosario Perello-Marin 西班牙巴伦西亚理工大学 mohtuf@hotmail.com 摘要
人工智能现象已在多个领域得到广泛研究。相反，就人力资源管理中的人工智能而言，文献对人力资源管理中人工智能 (AI) 的采用因素的研究有限。从人员配置到管理绩效或薪酬，人工智能已进入人力资源管理的多个领域。提出了一系列关于如何在人力资源管理中采用人工智能的建议。这项研究旨在确定人力资源管理中人工智能六种场景的采用因素。这些场景是使用人工神经网络进行离职预测、使用基于知识的搜索引擎进行候选人搜索、使用遗传算法进行员工排班、使用文本挖掘进行人力资源情绪分析、使用信息提取进行简历数据获取以及使用交互式语音响应进行员工自助服务。因此，兼容性、相对优势、复杂性、管理支持、政府参与和供应商伙伴关系是影响人力资源管理中采用人工智能的决定性因素。本文试图通过探索采用人工智能的决定性因素，最大限度地降低人力资源管理某些领域采用人工智能所带来的风险，为从业者和学者提供新的见解。
研讨会 - 罗萨里奥·弗兰
量子信息和计算处理需要通过可行的操作和复合量子系统的测量来控制合适的资源。量子网络的构建块（颗粒）通常是相同的子系统（例如，物理Qubits，两级原子，光子，电子，准粒子），可以是玻色子或费米子[1-3]。当复合系统由非相同（或可区分的）粒子制成时，用于利用其量子源的良好操作框架（例如纠缠或连贯性）是基于本地操作和经典通信（LOCC）[4]。LOCC框架内的本地操作是指在每个粒子（粒子位置）上应用的。当然，对于由空间上覆盖的相同颗粒制成的量子网络是不可能的，这些粒子是无法区分且不可添加的。因此，在相同粒子系统中的量子资源的直接识别和利用仍然难以捉摸和挑战。这个问题一直在阻碍基于相同粒子的量子增强技术的期望发展。